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Cepton und dSpace kooperieren

3D-Lidar-Simulation für ADAS und autonome Anwendungen

27. Juli 2021, 13:08 Uhr | Kathrin Veigel

Simulation der Cepton-Nova-Lidar-Punktwolke in einem Anwendungsfall für ein fahrerloses Transportfahrzeug mit der Lösung von dSpace.

Der Anbieter von Lidar-basierten Werkzeugen Cepton und das Software-Unternehmen dSpace arbeiten künftig zusammen. Ziel ist es, den Einsatz der Lidar-Technologie in Fahrerassistenzsystemen (ADAS), autonomen Fahrzeugen und anderen autonomen Anwendungen zu erleichtern.

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Dank der Kooperation von dSpace mit Cepton können Kunden nun das Scanmuster des Miniatur-Lidar-Sensors Nova von Cepton exakt simulieren und das Kommunikationsprotokoll nachbilden, um die synthetische Punktwolke direkt in ein zu testendes Gerät zu injizieren. Der Sensor kombiniert ein breites horizontales und vertikales Sichtfeld in einem stromsparenden, sehr kompakten Formfaktor und ermöglicht die genaue Erkennung von Objekten und Hindernissen, die Abschätzung des frei befahrbaren Raumes (free space) sowie die kollisionsfreie autonome Navigation für Roboter und Fahrzeuge.

Die beiden Unternehmen starteten ihre Zusammenarbeit mit einem ersten Proof of Concept mit dem Cepton Vista-P60, der die dichte Sichtfeldabdeckung der Cepton MMT-Lidare herausstellt. Die Simulationsumgebung von dSpace bietet ein detailliertes Sensormodell und eine Umgebungssimulation, mit dem Ingenieure ihren Perception Stack testen und validieren können. Mit der Simulationswerkzeugkette lassen sich verschiedene Sensormodelle und -konfigurationen sowie Platzierungsoptionen im Fahrzeug oder im Roboter untersuchen.

Durch die vielfältigen Szenarien, die die Simulationsplattform bietet, können Ingenieure die zu erwartende Sensorleistung auch in schwierigen und komplexen Umgebungen mit Fahrzeugen, anderen Verkehrsteilnehmern, Gehwegen, Verkehrsschildern, statischen Hindernissen und anderen Objekten beurteilen.

Ziel der Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen ist es, High-Fidelity-Simulationsmodelle bereitzustellen, die in allen Phasen der Entwicklung eingesetzt werden können – von frühen Model-in-the-Loop-Analysen bis hin zu Hardware-in-the-Loop-Szenarien.